Mir späicheren oder gesinn keng Benotzerdonnéeën a suspendéieren och keng Konten, ausser law enforcement zwéngt eis zu enger Handlung.
NVFP4 Quantiséiert - Käschtegënschteg Enterprise AI

ShannonLite 1.6

Käschtegënschteg Enterprise AI ugedriwwe vunMistral Large 3mat675B total Parameterenan41B aktiv Parameterenduerch eng granulär Mixture-of-Experts Architektur. Post-trainéiert op2.500 Claude Opus 4.5 Ausgabenfir aussergewéinlech Instruktiounsfolleg.NVFP4 Quantiséierungerméiglecht Eenzel-Node Deployment opH100s oder A100s.

675B
Total Parameteren
41B
Aktiv Parameteren
NVFP4
Quantiséierung
256K
Kontext
2.5B
Visiouns-Encoder
Lite Editioun
Shannon Lite 1.6
v1.6.0-lite-nvfp4
Technesch Spezifikatiounen:
Basis Modell Mistral Large 3
Architektur Granulär MoE
Total Parameteren 675B
Aktiv Parameteren 41B
Quantiséierung NVFP4
Post-Training Claude Opus 4.5
Trainingsbeispiller 2,500

Mistral Large 3: Granulär Mixture-of-Experts

Shannon Lite 1.6 baséiert op Mistral Large 3, engem modernsten multimodalen granuläre Mixture-of-Experts Modell vun Ufank un entwéckelt fir Zouverlässegkeet, laang-Kontext Verständnis a Produktiouns-Niveau Leeschtung. Déi instruktiouns-post-trainéiert Versioun ass fein-ofgestëmmt fir Chat, agentesch an instruktiouns-baséiert Uwendungsfäll.

673B

Sproochmodell

Granulär MoE Architektur mat 39B aktiven Parameteren pro Forward Pass

2.5B

Visiouns-Encoder

Integréierten multimodalen Encoder fir Bildanalyse a visuell Verständnis

256K

Kontextfenster

Erweiderten Kontext fir ëmfaassend Dokumentverständnis a RAG

12+

Sproochen

Englesch, Franséisch, Spuenesch, Däitsch, Chinesesch, Japanesch, Koreanesch, Arabesch, a méi

Käschtegënschteg Enterprise Deployment

Shannon Lite 1.6 notzt d'NVIDIA NVFP4 (4-Bit Floating Point) Quantiséierungstechnologie fir d'Erënnerungsufuerderunge drastesch ze reduzéieren an d'Modellqualitéit ze erhalen. Setzt Grenz-Klass AI op zougänglecher GPU Infrastruktur ouni Multi-Node Komplexitéit an.

💰

Reduzéiert Infrastrukturkäschten

NVFP4 Quantiséierung reduzéiert de Späicherfoussofdrock ëm ongeféier 4x am Verglach zum BF16, wat d'Deployment op manner GPUs erméiglecht an d'TCO fir Enterprise AI drastesch senkt.

Eenzel-Node Deployment

Setzt de komplette 675B Parameter Modell op engem eenzegen Node vun H100s oder A100s an. Keng komplex Multi-Node Orchestratioun, reduzéierten Netzwierk-Overhead, vereinfacht Operatiounen.

Erhalen Modellqualitéit

Fortgeschratt Quantiséierungstechniken erhalen d'Modellleeschtung iwwer Begrënnung, Instruktiounsfolleg a multimodal Aufgaben mat minimaler Qualitéitsdegradatioun.

Claude Opus 4.5 Wëssensdistillatioun

Shannon Lite 1.6 gouf penibel post-trainéiert mat 2.500 suergfälteg ausgewielten Ausgaben vunClaude Opus 4.5, dem Anthropic säi fäegste Modell. Dës Wëssensdistillatiounsapproche erfaasst fortgeschratt Begrënnungsmuster, nuancéiert Instruktiounsinterpretatioun a super Äntwertqualitéit.

Mistral Large 3 Instruct 2512 Fondatioun

Opgebaut op dem Mistral sengem modernsten Instruct Modell (Versioun 2512) an BF16 Präzisioun. Dës Fondatioun bitt Grenz-Niveau Fäegkeeten, entwéckelt fir Produktiouns-Niveau Assistenten, Retrieval-Augmentéiert Systemer, wëssenschaftlech Aarbechtslaaschten a komplex Enterprise Workflows.

BF16 Basis Instruct Ofgestëmmt Produktiouns prett Apache 2.0 Lizenz

Claude Opus 4.5 Output Distillatioun

Post-trainéiert op 2.500 héichqualitativen Ausgaben vum Claude Opus 4.5, déi dem Anthropic seng fortgeschrattst Begrënnungsfäegkeeten erfaassen. De kuratéierten Datesaz konzentréiert sech op komplex Instruktiounsfolleg, nuancéiert Verständnis, an héichqualitativ Äntwertgeneratioun iwwer verschidden Domänen.

2.500 Echantillonen Kuratéierten Datesaz Qualitéitsfokus Divers Domänen

NVFP4 Quantiséierungsprozess

Fortgeschratt NVIDIA FP4 Quantiséierung, déi nom Training ugewannt gëtt, fir de Späicherverbrauch ze reduzéieren an d'Modellqualitéit ze erhalen. Speziell fir déi nom Training gewiichtte Wäerter kalibréiert, fir den Claude Opus 4.5 Wëssenstransfer an d'Fäegkeet, Instruktiounen ze befollegen, ze erhalen.

NVFP4 4-Bit Präzisioun Kalibréiert Qualitéit erhalen

Evaluatioun & Validatioun

Ëmfassend Evaluatioun iwwer Benchmarks fir Instruktiounsverfollegung, Begrënnungsaufgaben a reell Entreprise-Szenarien. Validéiert fir konsequent Verhalen iwwer verschidde Beräicher, stabil Ausgab an zouverlässeg Leeschtung a Produktiounsëmfeld.

Op Benchmarks getest Domän-iwwergräifend Fir d'Produktioun validéiert Stabil Ausgab

Flexibel GPU Deployment Optiounen

Shannon Lite 1.6 mat NVFP4 Quantiséierung erméiglecht e käschtegënschtegt Deployment op Industriestandard NVIDIA GPU Konfiguratiounen, wouduerch fortgeschratt AI fir Entreprise-Deployments zougänglech gëtt, ouni deier Multi-Node Clusteren ze erfuerderen.

NVIDIA H100 SXM

Optimal Leeschtung mat Hopper Architektur an HBM3 Späicher

Eenzel Node (8x H100)
NVFP4 Präzisioun
80GB HBM3 pro GPU
Maximalen Duerchsaatz

NVIDIA A100 SXM

Bewisen Zouverlässegkeet op Ampere Architektur GPUs

Eenzel Node (8x A100)
NVFP4 Präzisioun
80GB HBM2e pro GPU
Käschtegënschteg

Shannon Cloud

Voll geréiert Deployment mat null Infrastruktur

Direkten Zougang
Auto Skaléierung
REST API prett
99.9% SLA

Entreprise-prett AI Funktiounen

Shannon Lite 1.6 liwwert fortgeschratt Fäegkeeten, déi vum Mistral Large 3 ierwen an duerch Claude Opus 4.5 nom Training verbessert goufen, optimiséiert fir Produktiounsaarbechtslaaschten iwwer verschidden Entreprise-Szenarien.

Multimodal Visioun

Integréierten 2.5B Parameter Visiouns-Encoder erméiglecht Bildanalyse, visuell Froenbeäntwertung an Dokumenteverständnis mat Biller.

Méispriecheg Exzellenz

Nativ Ënnerstëtzung fir 12+ Sproochen, dorënner Englesch, Franséisch, Spuenesch, Däitsch, Italieenesch, Portugisesch, Hollännesch, Chinesesch, Japanesch, Koreanesch an Arabesch.

🤖

Agentesch Fäegkeeten

Bescht-an-der-Klass agentesch Funktiounen mat nativen Funktiounsopruff a strukturéierter JSON Ausgab fir autonom Toolbenotzung a Workflow-Automatiséierung.

System Prompt Anhale

Staarkt Anhale an Ënnerstëtzung vu System Prompts, wat präzis Verhalenskontroll a konsequent Persona-Ënnerhalt erméiglecht.

256K Laange Kontext

Erweidert Kontextfenster fir ëmfaassend Dokumenteverständnis, verlängert Gespréicher a Retrieval-Augmented Generation (RAG).

🔧

Nativen Funktiounsopruff

Integréiert Funktiounsopruff-Ënnerstëtzung mat zouverlässeger JSON Ausgab fir eng nahtlos Integratioun mat externen Tools, APIs a Servicer.

Optimiséiert fir Produktiounsaarbechtslaaschten

Mat mächteger laang-Kontext Leeschtung, stabilem a konsequentem domän-iwwergräifende Verhalen, blénkt Shannon Lite 1.6 an diversen Entreprise- a Fuerschungsszenarien aus.

📄

Laang Dokumenteverständnis

Veraarbecht an analyséiert ëmfaassend Dokumenter, Kontrakter, Rapporten a Fuerschungsaarbechte mat der 256K Kontextfenster

🤖

Produktiouns AI Assistenten

Betreift alldeeglech AI Assistenten mat zouverlässegen, konsequente Äntwerten a staarker Instruktiounsverfollegung

🔧

Agentesch Workflows

Modernsten Toolbenotzung a Funktiounsopruff fir autonom Aufgabenausféierung a Workflow-Automatiséierung

🏢

Entreprise Wëssensaarbecht

Komplex Entreprise-Workflows, déi fortgeschratt AI Fäegkeeten mat konsequente, zouverlässegen Ausgaben erfuerderen

💻

Allgemeng Kodéierungsassistent

Code Generatioun, Debugging, Dokumentatioun a Softwareentwécklungsassistenz iwwer verschidde Sproochen

Wëssenschaftlech Fuerschung

Fuerschungsassistenz, Literaturiwwerpréiwung, wëssenschaftlech Aarbechtslaaschtveraarbechtung an Hypothesengeneratioun

Retrieval-augmentéiert Generatioun

Optimal Leeschtung fir RAG Systemer mat zouverlässeger Kontextintegratioun a präziser Retrieval-Synthese

🌍

Méispriecheg Uwendungen

Global Entreprise-Uwendungen, déi konsequent Qualitéit iwwer 12+ ënnerstëtzt Sproochen erfuerderen

Shannon Lite vs Shannon Pro

Wielt de richtege Shannon Modell fir Är Bedierfnesser. Shannon Lite bitt e käschtegënschtegt Entreprise-Deployment, wärend Shannon Pro maximal Fäegkeet mat fortgeschrattem Chain-of-Thought Begrënnung a Skills Ënnerstëtzung bitt.

Fonktioun Shannon Lite 1.6 Shannon Pro 1.6
Basis Modell Mistral Large 3 (675B) Mistral Large 3 (675B)
Aktiv Parameteren 41B (Granular MoE) 41B (Granular MoE)
Präzisioun NVFP4 (4-Bit) Voll BF16 (16-Bit)
Post-Trainingsdaten 2.500 Claude Opus 4.5 Ausgaben KIMI K2 Denkspuren
Post-Trainingsmethod Iwwerwaacht Fine-Tuning GRPO (Group Relative Policy Optimization)
Argumentatiounsmodus Standard Ketten-vun-Gedanken-Spuren
Fäegkeeten Ënnerstëtzung - Nëmme ProNativ Fäegkeeten
Deployment H100/A100 (Eenzel Node) B200/H200 (FP8)
Bescht fir Käschtegënschteg Enterprise AI Maximal Fäegkeet + Argumentatioun

Braucht Dir fortgeschratt Argumentatioun a Fäegkeeten?

Shannon Pro 1.6 bitt KIMI K2 Denkspuren mat GRPO Training fir transparent Ketten-vun-Gedanken-Argumentatioun, plus nativ Fäegkeeten Ënnerstëtzung fir personaliséiert AI Workflows.

Entdeckt Shannon Pro

Erlieft Shannon Lite 1.6

Frontier AI Fäegkeeten mat käschtegënschteg NVFP4 Quantiséierung. Asaz op H100 oder A100 Infrastruktur fir Enterprise-Niveau Leeschtung zu engem bezuelbare Präis.

All research links